基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别方法及装置

本发明涉及电力系统智能运维，尤其涉及一种基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别方法及装置。

背景技术：

1、高压输电线路走廊常穿越茂密林区，不同树种（如速生桉树与慢生松树）对导线安全距离的威胁程度差异显著。传统的树障检测依赖人工巡视或简单的图像边缘检测，效率低下且主观性强。随着深度学习的发展，基于rgb图像的树种识别成为研究热点，但输电线路走廊场景普遍存在雾霾干扰、光照剧烈变化、地理环境复杂以及导线目标细长弱小等问题，导致现有算法在特征提取与背景抑制方面表现不佳。

2、现有技术中，在基于传统物理模型的图像增强方面，dcp（暗通道先验，darkchannel prior）去雾算法能够削弱雾霾影响，但在植被占比较高、光照不均的巡检图像中，容易出现颜色偏移、局部过增强或树冠细节损失，影响不同树种叶色与纹理特征的稳定表达；在基于卷积神经网络的目标检测方面，远距离、低对比度以及树冠遮挡条件下的导线分割结果容易出现孔洞和不同尺度的断裂，难以直接形成连续、可靠的双侧导线拓扑，在缺少稳定导线基准的情况下，后续廊道区域构建及树种目标空间筛选容易发生偏差，导致廊道外树木误保留或廊道内目标漏除。即在现有的输电线路走廊树种识别方法中，通常面临着去雾后的植被色彩与细节保持不足以及导线断裂导致廊道空间判定不稳定的难题。而在高分辨率图像分割领域， birefnet（双边参考网络，bilateral reference network）表现出色，但暂未应用至电力系统智能运维领域。

3、因此，亟需一种新的技术方案，用以解决如何提高复杂气象与地理环境下输电线路走廊的树种识别精度的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别方法及装置，用以解决如何提高复杂气象与地理环境下输电线路走廊的树种识别精度的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别方法，包括：

3、将巡检图像进行dcp去雾和自适应白平衡，得到增强图像；根据增强图像结合目标检测模型得到树种检测框集合；根据增强图像结合birefnet对导线进行像素级分割，并通过形态学处理、骨架提取与悬链线拟合得到连续完整的导线轨迹；

4、根据导线轨迹构建输电线路走廊的roi区域；根据树种检测框集合计算各树种检测框与roi区域的重叠度，并输出重叠度满足预设条件的树种检测框。

5、优选的，dcp去雾包括：

6、根据巡检图像、大气散射模型和暗通道先验统计规律计算初始透射率；采用导向滤波对初始透射率进行平滑优化，得到平滑透视率；

7、计算巡检图像的暗通道；在巡检图像的暗通道内按亮度降序排列，并选取亮度较亮的前预设百分比的像素作为候选大气光像素；计算巡检图像在各候选大气光像素处的rgb三通道加权灰度值的均值，得到全局大气光值；

8、根据平滑透视率、全局大气光值和大气散射模型得到无雾图像。

9、优选的，自适应白平衡包括：

10、分别计算无雾图像的rgb三通道均值；以绿色通道均值为基准，根据rgb三通道均值计算红色通道和蓝色通道的增益系数，得到三通道增益系数；

11、根据三通道增益系数对无雾图像进行逐像素与逐通道校正，得到增强图像。

12、优选的，根据增强图像结合目标检测模型得到树种检测框集合包括：

13、选取yolo11为检测模型；将yolo11中检测头默认分类损失替换为焦点损失，并通过预设的分类增强系数增强焦点损失在yolo11总损失中的占比；根据预先构建的训练集训练yolo11，得到目标检测模型；

14、将增强图像输入目标检测模型，经置信度筛选和非极大值抑制后，输出树种检测框集合；树种检测框集合包括各树种检测框的类别、边界框坐标和检测置信度。

15、优选的，根据增强图像结合birefnet对导线进行像素级分割，并通过形态学处理、骨架提取与悬链线拟合得到连续完整的导线轨迹包括：

16、将增强图像输入birefnet，birefnet对导线进行像素级分割，得到导线概率掩码；

17、将导线概率掩码进行二值化处理，得到导线二值掩码；将导线二值掩码进行先膨胀后腐蚀的形态学闭运算，以填充空洞并连接断裂的导线段，得到闭运算导线掩码；

18、通过zhang-suen细化算法提取闭运算导线掩码的骨架，得到骨架点集；将骨架点集中的各骨架点聚类为分属各条导线的骨架点子集，对各骨架点子集建立局部坐标系，在局部坐标系中采用悬链线函数描述各条导线的平滑弯曲趋势，求解拟合参数进行拟合并映射回图像坐标系，得到各条导线连续完整的导线轨迹。

19、优选的，在构建roi区域前还包括：

20、将全部导线的导线轨迹按图像坐标系的纵坐标逐行采样，其中，对于可见骨架未直接覆盖的行，根据拟合结果进行插值或外推；对于同一纵坐标存在多个采样点的情形，选择与前一行已选点横向距离最小的点，以保持同一导线轨迹的连续性；以各导线轨迹共同覆盖范围内最靠近图像底部的一行为参考行，按照参考行的横坐标从小到大排序，并沿纵向连续跟踪，得到左侧导线的横坐标函数和右侧导线的横坐标函数。

21、优选的，根据导线轨迹构建输电线路走廊的roi区域包括：

22、联立左侧导线的横坐标函数和右侧导线的横坐标函数，求解得到远端交会纵坐标；根据远端交会纵坐标进行图像范围限幅，并根据预设保留比例计算roi有效起始行；

23、根据图像透视距离远端的基准宽度、预设roi宽度调整系数和透视调节因子计算roi有效起始行范围内各纵坐标处的单侧扩展宽度；对于roi有效起始行范围内的各纵坐标，分别以左侧导线和右侧导线为基准向左和向右扩展单侧扩展宽度，得到各纵坐标的roi区域左右边界；连接各纵坐标的roi区域左右边界，得到输电线路走廊的roi区域。

24、优选的，根据树种检测框集合计算各树种检测框与roi区域的重叠度，并输出重叠度满足预设条件的树种检测框包括：

25、计算树种检测框与roi区域的交集面积占树种检测框自身面积的比例，得到重叠度；

26、将各树种检测框的重叠度与预设保留阈值进行比较，若小于预设保留阈值，则剔除树种检测框，若大于或等于预设保留阈值，则输出树种检测框。

27、本发明还提供了一种基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别装置，装置用于实现本发明的方法。

28、本发明具有以下有益效果：

29、本发明的基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别方法，具备以下有益效果：

30、1、植被特征可分性大幅提升：暗通道先验结合导向滤波精确估计透射率场，避免全局参数导致的局部过增强；自适应白平衡基于植被响应动态调整通道增益，使阔叶、针叶、竹类等树种的叶色及纹理差异在特征空间中进一步拉开。

31、2、导线拓扑连续性与roi几何贴合得到保障：birefnet双边参考机制能够捕获细长导线边界，配合悬链线最小二乘拟合重构断裂区间。以双侧导线为基准构建的自适应宽度roi 区域，与真实树线隐患包络线的平均豪斯多夫距离能够控制在极小像素内。

32、3、空间约束降低误报与冗余工单：像素级空间隶属度过滤机制从几何拓扑层面建立检测框与廊道区域的关联。当重叠度小于预设保留阈值时直接剔除，能够避免传统中心点阈值判定带来的边缘误判。

33、4、本发明方法能够解决输电走廊树种识别过程中植被色彩与细节保持不足，以及导线断裂导致廊道空间判定不稳定的问题。

34、本发明的基于空间拓扑约束的输电线路走廊树种识别装置，用于本发明的方法，与本发明的方法具备相同的有益效果。

35、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。